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目标跟踪

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目标跟踪是计算机视觉研究领域的热点之一，过去几十年以来，目标跟踪的研究取得了长足的发展。从 Meanshift、粒子滤波（Particle Filter）和 Kalman Filter 等经典跟踪方法，到基于检测（Track By Detection）或相关滤波（Correlation Filter）的方法，到最近三年来出现的深度学习相关方法。

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　　目标跟踪是计算机视觉研究领域的热点之一，并得到广泛应用。相机的跟踪对焦、无人机的自动目标跟踪等都需要用到了目标跟踪技术。另外还有特定物体的跟踪，比如人体跟踪，交通监控系统中的车辆跟踪，人脸跟踪和智能交互系统中的手势跟踪等。简单来说，目标跟踪就是在连续的视频序列中，建立所要跟踪物体的位置关系，得到物体完整的运动轨迹。给定图像第一帧的目标坐标位置，计算在下一帧图像中目标的确切位置。在运动的过程中，目标可能会呈现一些图像上的变化，比如姿态或形状的变化、尺度的变化、背景遮挡或光线亮度的变化等。目标跟踪算法的研究也围绕着解决这些变化和具体的应用展开。

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